[发明专利]一种云数据中心应用可感知的分布式多资源组合路径最优选取方法有效
| 申请号： | 201910050829.5 | 申请日： | 2019-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN109818786B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 毕敬;刘恒;张晓芬 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/947;H04L29/08;G06F9/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种云数据中心应用可感知的分布式多资源组合路径最优选取方法，包括：云数据中心应用可感知云资源管理器负责采集基础资源中的网络、CPU等资源状态信息；采用强化学习、价值网络及策略网络相结合的方式形成无监督的深层混合架构模型，对模型训练及各类请求流的节点移动位置进行评估；采用新型的树搜索算法，即并行蒙特卡罗树搜索(Parallel Monte Carlo Tree Search,PMCTS)算法，来给每一类型的请求流加速寻找合适的资源路径，并且联合价值和策略网络，从而给出其最优的资源路径的选择结果。采用本发明的技术方案，可以确保云数据中心各类密集型请求流的总响应时间延迟最小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据中心 应用 感知 分布式 资源 组合 路径 最优 选取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种构建云数据中心应用可感知的分布式多资源组合路径的最优选取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)云数据中心应用可感知云资源管理器负责采集基础资源中的网络、CPU资源状态信息；步骤2)采用强化学习、价值网络及策略网络相结合的方式形成无监督的深层混合架构模型，对模型训练及各类请求流的节点移动位置进行评估；步骤3)采用新型的树搜索算法，即并行蒙特卡罗树搜索(Parallel Monte Carlo Tree Search,PMCTS)算法，来给每一类型的请求流加速寻找合适的资源路径，并且联合价值和策略网络，从而给出其最优的资源路径的选择结果。
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